别急着画！先搞懂图像大模型是怎么学会创作的

最近是不是感觉,全世界都在用AI画画？随便丢几个关键词，几分钟就能出一张细节拉满、风格各异的图，简直像变魔术，但不知道你有没有那么一瞬间好奇过：这些所谓的“图像大模型”，到底是怎么从一堆乱码和指令里，“学”会理解“星空下的独角兽”或者“赛博朋克茶馆”这种复杂概念的？它那个“脑子”里到底发生了什么？

今天咱不聊怎么用提示词,也不安利工具，就试着扒开那层技术黑箱，用尽量人话聊聊，一个图像大模型究竟是如何被“训练”出来的，理解了这个过程，或许你再给它下指令时，感觉会完全不一样。

第一步：喂海量“图餐”，建立视觉世界观

想象一下,你要教一个从未见过世界的天才婴儿认识什么是“猫”，你会怎么做？肯定不是讲道理，而是指着无数张真实的猫照片、猫漫画、猫雕塑，反复告诉他：“这是猫。” 图像大模型的训练，起点与此惊人相似，只是规模是天量级的。

研究人员会给模型投喂一个无比庞大的“数据集”——通常是数亿甚至上百亿张经过筛选的图片，每张图片都配有简单的文本描述，一只在沙发上打盹的橘猫”、“纽约时代广场的雨夜”，这个过程，就像让模型进行一场持续不断、高强度、无死角的“看图说话”和“听话想图”的逆向练习。

模型最初根本不懂像素之间的关系,但在海量“图-文”配对的双重轰炸下，它内部的神经网络开始疯狂寻找统计规律，它慢慢发现，某些像素组合（比如圆脸、尖耳、胡须）经常和“猫”这个文字标签一起出现；某些光影和色彩分布，总和“夕阳”关联，它不是在“理解”猫或夕阳，而是在建立一种极其复杂的、多维度的关联映射，它学会了将文本描述中的抽象概念，与图像中那些难以言说的纹理、形状、颜色模式偷偷联系起来。

第二步：学习“破坏”与“重建”，掌握图像的本质

光是认识还不够,关键是要学会“创造”，这里就涉及到训练的核心魔法——扩散模型，你可以把这个过程想象成教一个画家画画，但方法很特别：我们总是先给他一张完整的画，然后让他蒙上眼睛，我们往画上随机泼墨、涂抹、搞破坏，弄得面目全非，之后再让他睁开眼睛，任务是根据残存的痕迹和最初的记忆，把画原原本本地复原出来。

在训练中,模型看到的每张训练图片，都会经历这样一个“逐步添加噪声直至变成纯随机噪点”的破坏过程，模型的核心任务，就是学习如何从任何一步的“被破坏状态”，逆向推导回上一步“稍微清晰一点”的状态，它要拼命记住，一张“猫脸”在添加了各种噪声后，应该是什么样子；以及从一堆看似毫无意义的噪点中，如何一步步剥离噪声，让猫的轮廓逐渐显现。

通过数十亿次这样的“破坏-重建”练习，模型逐渐掌握了世间万物图像的“生成轨迹”，它学到了一个至关重要的秘密：任何一张清晰的图片，都可以看作是从一片混沌噪声中，通过一系列特定的、去噪的步骤“演化”而来的，当它学成之后，你给它一段描述（和一点初始噪声），它就能模仿这个“去噪重建”的过程，“幻想”出一张符合描述的、全新的图片。

第三步：对齐与微调，让输出更“听话”

经过前两步,模型已经是个能“画”出东西的“野孩子”了，但它的输出可能很不稳定，也未必符合人类的审美或具体需求，它可能把“骑马的人”画成“人形的马”，或者风格诡异，这就需要对齐与微调。

这就像给这个野孩子请一位严厉的“艺术指导”，方法有很多种，

• 强化学习：人类评审员对模型生成的无数结果进行打分（哪些好，哪些坏），模型根据这些反馈（奖励或惩罚）调整自己内部的参数，让自己以后更倾向于生成能得高分的图像。
• 提示词微调：用更精准、配对质量更高的“图-文”数据对模型进行二次训练，让它对“透明玻璃材质”、“电影感光影”、“莫奈风格”等更细致的要求反应更准确。
• 控制网络：给模型额外输入草图、深度图、姿态轮廓等条件，像套上缰绳一样，严格控制它生成的构图、姿态和布局，使其不天马行空，而是按需创作。

这个过程让模型从“能生成”变得“好用、可控”，也更贴合我们人类的意图和审美偏好。

下次当你惊叹于AI的创作时，或许可以想到，它并非真的有“灵感”，而是经历了一场对海量人类视觉遗产的极致压缩、解构与重组练习，它的“智能”，源于对数十亿次关联与概率的铭记，理解这一点，或许能让我们在惊叹技术之余，也更珍惜人类自身那种源自体验、情感与灵光一现的、不可替代的创造力，毕竟，模型在学习我们创造的一切，而我们在创造它从未见过的东西，这其中的主次关系，永远值得玩味。

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